数据资产生态白皮书-普华永道-2020.11-28页_3mb

数据资产生态白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由普华永道发布，旨在探讨数据资产在数字经济时代的重要性与挑战，呼吁各方共同构建一个健康、有序、平衡的数据资产生态。白皮书强调，数据已成为现代社会不可或缺的资源，其价值日益凸显，但同时也面临权属不清、隐私安全、定价困难与流通障碍等问题。

主要观点与关键信息

数据的重要性

• 数据已成为数字经济时代的重要“生产要素”，如同水和空气一般，是个人、企业与政府运作的必要资源。
• 中国在2018年产生了7.6ZB数据，预计2025年将达到48.6ZB，成为全球第一数据生产国。
• 数据的聚合效应可推动质变，驱动各行各业对数据价值的重新认知与战略重视。

数据生态失衡现象

• 数据生态失衡表现为数据产权模糊、隐私安全问题突出、定价与估值困难、开放与流通障碍等。
• 数据集中于少数企业，导致“数字霸权”现象，加剧市场垄断与数据歧视。
• 个人数据的权属不清与缺乏有效管理，使得数据资产难以实现真正的价值释放。

平衡数据资产生态的四大支柱

1. 政策与法律方面

   • 建立数据确权机制与定价指导意见，明确数据权属与市场规则。
   • 推动数据确权制度化，避免数据滥用与侵犯隐私。

2. 经济方面

   • 探索数据资产的商业模式，如数据平台交易、数据银行、数据信托与数据中介。
   • 数据资产化将为数据流通与交易提供基础，推动数字经济的可持续发展。

3. 社会方面

   • 避免数据歧视，实现数据普惠，保障不同群体的数据权利。
   • 推动数据使用透明化，提升社会对数据容忍度与使用规范。

4. 技术方面

   • 构建数据安全共享与可信计算技术体系，如区块链与安全多方计算。
   • 数据确权、流通、交易需技术支撑，以保障数据安全与合规使用。

数据资产的定价方法

• 成本法：评估价值 = 重置成本 × 贬值系数 × 期望收益系数

  • 重置成本包括存储、加工与运维成本。
  • 贬值系数由时效性与生命期决定。
  • 期望收益系数体现数据在不同场景下的附加价值。

• 收益法：评估价值 = 各项业务超额收益之和

  • 分类评估数据在建模分析、报表与取数等场景下的贡献。

• 市场法：评估价值 = 可比数据资产成交额 × 修正系数

  • 修正系数考虑交易背景与数据特征差异。

数据资产生态的技术支撑

• 数据安全共享：采用“链上 + 链下”结合机制，利用区块链技术确保数据签名、摘要与智能合约逻辑。
• 数据可信计算：通过多方安全计算（MPC）与机密计算（Confidential Computing）等技术，实现数据协作计算，保护数据隐私与算法知识产权。
• 可信计算（Trusted Computing）：确保数据从存储、计算到传输的安全性，建立可信任的数据计算环境。

平衡数据资产生态的价值

• 推动可持续的数字经济发展：数据资产化有助于提升市场效率，促进资源合理配置。
• 提高国家社会治理水平：数据的确权与合法应用是城市精细化治理的重要基础。
• 达成市场资源最优配置：数据作为新要素，推动社会资源的优化与高效利用。
• 赋能企业数字化转型：数据成为企业新的生产资料，推动业务创新与效率提升。
• 实现个人隐私与数字化便利的统一：数据资产化有助于保护个人数据权益，提升社会信任度。

结语

数据资产化是实现数字经济可持续发展的关键，需要政策、法律、社会与技术的多方协同。普华永道呼吁建立数据确权机制、探索数据资产商业模式、推动数据普惠与实现数据安全共享，以构建一个健康、有序、可持续发展的数据生态。

联系人

• 张立钧
  普华永道中国管理咨询业务主管合伙人
  +86 (755) 8261 8882
  james.chang@cn.pwc.com

• 王建平
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• 李扬
  普华永道中国网络安全管理咨询合伙人
  +86 (10) 6533 7800
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• 范勇敏
  普华永道中国金融业数字化转型管理咨询总监
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• 林博文
  普华永道思路特中国咨询经理
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